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    國家電網(wǎng)運營診斷關(guān)鍵技術(shù)研究與實證分析

    2016-03-08 18:54:24李沛然蘇衛(wèi)東段振華張相文
    軟件 2016年1期
    關(guān)鍵詞:時間序列

    李沛然++蘇衛(wèi)東++段振華++張相文

    摘要:本文介紹了公司運營診斷中的關(guān)鍵技術(shù)與分析方法,包括數(shù)據(jù)調(diào)整方法、實證建模方法、結(jié)構(gòu)性分析技術(shù)、趨勢分析與預(yù)測技術(shù)、預(yù)警分析技術(shù)。然后,針對國家電網(wǎng)構(gòu)造其運營診斷系統(tǒng),以實際運營數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)構(gòu)建實證模型進(jìn)行分析研究,評估企業(yè)運行績效,幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)運營中存在的問題,為企業(yè)實時監(jiān)控并了解市場或其他外在因素對企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)執(zhí)行可能產(chǎn)生的各種影響提供依據(jù)。

    關(guān)鍵詞:運營診斷;實證建模;時間序列;預(yù)測預(yù)警

    中圖分類號:C939

    文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

    DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2016.01.029

    0 引言

    企業(yè)診斷也稱為對企業(yè)“看病”,它是專門用于幫助企業(yè)消除經(jīng)營管理中的弊病,改善經(jīng)營管理,開發(fā)資源,提高經(jīng)濟(jì)效益,保障企業(yè)生存與不斷發(fā)展的一種新興管理方式。其實質(zhì)是了解企業(yè)現(xiàn)狀、策劃企業(yè)未來、消除企業(yè)弊病、實現(xiàn)企業(yè)持續(xù)、穩(wěn)定發(fā)展。

    國家電網(wǎng)公司作為關(guān)系國家能源安全和國民經(jīng)濟(jì)命脈的國有骨干企業(yè)之一,公司以建設(shè)和運營電網(wǎng)為核心業(yè)務(wù),承擔(dān)著保障安全、經(jīng)濟(jì)、清潔、可持續(xù)的電力供應(yīng)的基本使命。近年來,隨著電力體制改革的不斷深化,隨著國際國內(nèi)環(huán)境的變化、能源發(fā)展新的形勢、中國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和老百姓生活水平的提高,對電網(wǎng)的安全穩(wěn)定、供電質(zhì)量和供電服務(wù)提出了更高的要求。國家電網(wǎng)公司的內(nèi)外部運營和管理環(huán)境發(fā)生了巨大變化。因此,如何及時調(diào)整企業(yè)發(fā)展方式,建立并實施適應(yīng)新形勢、新環(huán)境的企業(yè)運營戰(zhàn)略,已成為國家電網(wǎng)公司生存與發(fā)展的重大課題和任務(wù)。

    1 企業(yè)運營診斷流程

    在總體執(zhí)行而言,企業(yè)運營診斷的基本精神如下圖展示在于對比預(yù)期運營目標(biāo)和實際運營結(jié)果的符合度。如果此對比有出入,診斷系統(tǒng)需要指出運營流程的可能誤差,并進(jìn)行調(diào)整改善。

    在此過程中,如果預(yù)期運營目標(biāo)是外在產(chǎn)生或是領(lǐng)導(dǎo)層預(yù)先設(shè)定,那么診斷過程相對簡單;然而當(dāng)市場機(jī)制受到國內(nèi)國際多種因素影響時,企業(yè)運營目標(biāo)通常會隨市場變化動態(tài)轉(zhuǎn)移。在這種狀態(tài)下,企業(yè)運營診斷的目標(biāo)和功能是在協(xié)助企業(yè)經(jīng)理更明確了解企業(yè)運營和市場狀態(tài)的互動關(guān)系。

    企業(yè)運營診斷體系執(zhí)行的第一步驟是數(shù)據(jù)處理和調(diào)整(數(shù)據(jù)清洗);第二步驟是在系統(tǒng)動力學(xué)的概念下建立以數(shù)據(jù)特征為基礎(chǔ)的實證模型。一般系統(tǒng)動力學(xué)是在物理學(xué)工程理論的基礎(chǔ)上對一個體系進(jìn)行建模進(jìn)而了解該系統(tǒng)的運轉(zhuǎn);但是在企業(yè)的運營體系中,許多指標(biāo)間的關(guān)系受到企業(yè)內(nèi)部管理決策和外部市場震蕩的干擾導(dǎo)致一般理論模型很難適用。建立實證模型的主要目的是在沒有完全符合市場現(xiàn)象的理論基礎(chǔ)下,得到一個與事實相符合的實證模型。因為此模型是依數(shù)據(jù)特征建立的,因此當(dāng)取得足夠新數(shù)據(jù)后,定期(一般每三個月)需要對此模型進(jìn)行檢驗和修正。然后,從這個實證模型我們可以對未來進(jìn)行結(jié)構(gòu)性分析,趨勢分析預(yù)測分析,和預(yù)警分析。這三類診斷分析可以協(xié)助企業(yè)經(jīng)營者深入了解企業(yè)運營流程和市場動態(tài)的互動關(guān)系。根據(jù)這些診斷結(jié)果可以改善優(yōu)化當(dāng)前的運營措施。

    2 企業(yè)運營診斷關(guān)鍵技術(shù)

    上一節(jié)對企業(yè)運營診斷的流程進(jìn)行了描述,本節(jié)將對流程中采用的關(guān)鍵技術(shù)和方法進(jìn)行討論,包括實證建模方法、結(jié)構(gòu)性分析技術(shù)、趨勢分析與預(yù)測技術(shù)、預(yù)警技術(shù)。

    2.1 實證建模方法

    本文用到的建模方法主要有單變量時間序列模型、動態(tài)回歸模型和多變量時間序列模型。

    一、單變量時間序列模型

    單變量時間數(shù)列模型是一個量化指標(biāo)觀測值前后關(guān)系的通用模型指標(biāo)前后觀測值之所以會有關(guān)聯(lián)性,主要來自社會中不論個人或機(jī)構(gòu)的行為決策都有不同程度的記憶性,時間數(shù)列模型的基本功能就是讓分析者可以明確量化不同指標(biāo)自身包含記憶性的強(qiáng)弱。

    二、動態(tài)回歸模型

    前面闡述如何以變量過去的觀察值對此變量的記憶結(jié)構(gòu)建模,并以此作為預(yù)測未來觀察值的基礎(chǔ)。在實務(wù)上,商業(yè)、經(jīng)濟(jì)與環(huán)保的相關(guān)變量經(jīng)常受到已知外生變量的影響,比如在零售行業(yè),商品價格會影響銷售額,廣告支出會影響銷售額;在金融行業(yè),利率變化會影響某些行業(yè)股票價格的變化等等。

    動態(tài)回歸模型包括解釋變數(shù)的滯后值、或者反映變數(shù)的滯后值,抑或同時包括這二者的滯后值。該模型運用轉(zhuǎn)移函數(shù)對預(yù)測變數(shù)與解釋變數(shù)之間的關(guān)系進(jìn)行建模。當(dāng)解釋變數(shù)發(fā)生變化時,動態(tài)回歸模型即可以解釋未來將要發(fā)生的情況。

    三、多變量時間序列模型

    企業(yè)、經(jīng)濟(jì)、工程和環(huán)境數(shù)據(jù)經(jīng)常以大約相等的時間間隔收集,例如一小時、一周、一個月或者一季,在很多問題里,這樣的時間序列數(shù)據(jù)可能在所關(guān)心的幾個相關(guān)變量上可得到,這些變量之間那個是輸入指標(biāo),那個是輸出指標(biāo)不一定很明確,在家電業(yè),比如海爾電器總經(jīng)理關(guān)注海爾品牌各類家電的銷售額,電視、冰箱以及其他相關(guān)產(chǎn)品,他希望了解不同產(chǎn)品的銷售有沒有什么關(guān)系,這也是一個類似的情境??傮w而言,同時分析這樣的數(shù)列并求取模式的原因至少有兩個如下:

    1.理解它們之間的動態(tài)關(guān)系。它們可能是同時相關(guān)的,一數(shù)列可能領(lǐng)先其他的數(shù)列或者可能有回饋關(guān)系,當(dāng)然也可能指標(biāo)間根本沒有關(guān)系。

    2.改進(jìn)預(yù)測的準(zhǔn)確度。當(dāng)一序列有信息包含在另一個數(shù)列的歷史數(shù)據(jù)里時,如果序列能同時用來求取模式,可能產(chǎn)生更好的預(yù)測效果。

    2.2 結(jié)構(gòu)性分析技術(shù)

    在分析企業(yè)運營流程的過程中,管理者對營運指標(biāo)間會產(chǎn)生某些預(yù)期的關(guān)系,但是在實證分析時,分析者希望能夠通過數(shù)據(jù)指標(biāo)來驗證這些關(guān)系的存在。對此類問題常用的方法是格蘭杰因果關(guān)系判定。多指標(biāo)間的結(jié)構(gòu)因果關(guān)系測試在統(tǒng)計分析領(lǐng)域一直是一個爭議性非常高的議題。很多自然科學(xué)領(lǐng)域的專家強(qiáng)調(diào)只有在實驗環(huán)境下才能明確的區(qū)分因果關(guān)系的存在或不存在。如果只有觀察數(shù)據(jù)(分析者不能控制數(shù)據(jù)的產(chǎn)生的環(huán)境和過程),科學(xué)上是不可能證明因果關(guān)系的存在或不存在,只能測試相關(guān)性關(guān)系的存在與否。事實是社會科學(xué)領(lǐng)域絕大多數(shù)數(shù)據(jù)是觀察記錄數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)產(chǎn)生的環(huán)境我們也只能觀察而不能控制。但是社會科學(xué)中許多領(lǐng)域的專家仍然希望區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)指標(biāo)相關(guān)性的不同特征。格蘭杰教授(Granger 1969)提出了格蘭杰因果關(guān)系(Granger Causality)的觀念;考慮兩個指標(biāo)x和v,指標(biāo)v對指標(biāo)x有單向因果關(guān)系的充分條件是:當(dāng)對指標(biāo)x做預(yù)測時,引入指標(biāo)v信息可以比只用指標(biāo)x自身過去信息預(yù)測時的預(yù)測平均誤差會降低。但是指標(biāo)x信息不能增加對指標(biāo)v的預(yù)測精確度。假設(shè)兩個觀察指標(biāo)以下面符號表示:{xt,Yt},t=l,2,...,T,定義條件變異量如下:

    是用指標(biāo)x自身過去,預(yù)測當(dāng)前指標(biāo)x的預(yù)測誤差變異量;

    是用指標(biāo)x自身過去和指標(biāo)v的過去信息,預(yù)測當(dāng)前指標(biāo)x的預(yù)測誤差變異量;

    是用指標(biāo)x自身過去和指標(biāo)v同期和過去信息,預(yù)測當(dāng)前指標(biāo)x的預(yù)測誤差變異量;

    格蘭杰因果關(guān)系,指標(biāo)v單向影響指標(biāo)x的條件就可以量化為

    在格蘭杰提出的因果關(guān)系概念之后,兩位學(xué)者Piece (1979),Geweke (1987)把格蘭杰因果關(guān)系更具體區(qū)分為以下八類動態(tài)關(guān)系:

    兩個指標(biāo)間的八種動態(tài)關(guān)系可以通過逐步檢測以下八個統(tǒng)計假設(shè)而完成。

    目前預(yù)測技術(shù)主要有持續(xù)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、模糊邏輯法和支持向量機(jī)。針對國家電網(wǎng)的特點,本文模型的基本思想是:將預(yù)測對象隨時間推移而形成的數(shù)據(jù)序列視為一個隨機(jī)序列,用一定的數(shù)學(xué)模型來近似描述這個序列。這個模型一旦被識別后就可以從時間序列的過去值及現(xiàn)在值來預(yù)測未來值?,F(xiàn)代統(tǒng)計方法、計量經(jīng)濟(jì)模型在某種程度上已經(jīng)能夠幫助企業(yè)對未來進(jìn)行預(yù)測。

    模型預(yù)測的基本程序:

    (一)根據(jù)時間序列的散點圖、自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)圖以ADF單位根檢驗其方差、趨勢及其季節(jié)性變化規(guī)律,對序列的平穩(wěn)性進(jìn)行識別。一般來講,經(jīng)濟(jì)運行的時間序列都不是平穩(wěn)序列。

    (二)對非平穩(wěn)序列進(jìn)行平穩(wěn)化處理。如果數(shù)據(jù)序列是非平穩(wěn)的,并存在一定的增長或下降趨勢,則需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理,如果數(shù)據(jù)存在異方差,則需對數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)處理,直到處理后的數(shù)據(jù)的自相關(guān)函數(shù)值和偏相關(guān)函數(shù)值無顯著地異于零。

    (三)根據(jù)時間序列模型的識別規(guī)則,建立相應(yīng)的模型。若平穩(wěn)序列的偏相關(guān)函數(shù)是截尾的,而自相關(guān)函數(shù)是拖尾的,可斷定序列適合AR模型;若平穩(wěn)序列的偏相關(guān)函數(shù)是拖尾的,而自相關(guān)函數(shù)是截尾的,則可斷定序列適合MA模型;若平穩(wěn)序列的偏相關(guān)函數(shù)和自相關(guān)函數(shù)均是拖尾的,則序列適合ARMA模型。

    (四)進(jìn)行參數(shù)估計,檢驗是否具有統(tǒng)計意義。

    (五)進(jìn)行假設(shè)檢驗,診斷殘差序列是否為白噪聲。

    (六)利用已通過檢驗的模型進(jìn)行預(yù)測分析。

    預(yù)測模型模型主要包括單指標(biāo)時間數(shù)列模型預(yù)測、轉(zhuǎn)換函數(shù)模型預(yù)測和多指標(biāo)向量時間數(shù)列模型(VARMA)預(yù)測。

    2.4 預(yù)警分析技術(shù)

    預(yù)警分析的關(guān)鍵在于閥值的設(shè)置。設(shè)置指標(biāo)閾值的目的就是要在指標(biāo)的正常值和異常值之間設(shè)置一個分界線,因此核心問題就是對照值和實際值的分布問題。一般而言,正常值屬于分布較普遍的取值,其出現(xiàn)次數(shù)較多,而異?,F(xiàn)象的取值往往偏離常規(guī)取值。因此,對于指標(biāo)閾值設(shè)定的問題,可以通過分析指標(biāo)的取值變化情況,確定其分布形式,根據(jù)分布的特性設(shè)置相應(yīng)的閾值。

    然而企業(yè)營運指標(biāo)大多不會重復(fù)發(fā)生,本文首先通過對指標(biāo)的歷史取值進(jìn)行分析建模,確定其所服從的模型,對每一個時點的指標(biāo)值,用樣本內(nèi)其他數(shù)據(jù)對此點數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測并計算其預(yù)測誤差。當(dāng)模型對數(shù)據(jù)擬合適當(dāng)時,預(yù)測誤差應(yīng)該滿足一個正態(tài)分布。判斷一個指標(biāo)觀測值是否異??梢韵扔嬎銓嶋H觀測值和其預(yù)期值的差(就是預(yù)測誤差);然后比對該預(yù)測誤差值和正態(tài)分布的正常范圍就可以得到結(jié)論。

    一個滿足正態(tài)分布的隨機(jī)變量的正常范圍取決于對不正常的認(rèn)定,也取決于正常范圍是否對稱(預(yù)期值不會太大也不會太?。?,或是偏左(預(yù)期值會小),或是偏右(預(yù)期值會大)按照這個標(biāo)準(zhǔn)和預(yù)測誤差的實際分布,平均值μ=O,標(biāo)準(zhǔn)差σ為模型誤差標(biāo)準(zhǔn)差,可以得到閾值。

    3 國家電網(wǎng)實證模型分析

    本節(jié)以國家電網(wǎng)某網(wǎng)省公司的2010年1月到2015年6月的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),以營業(yè)總收入凈額、總售電量、總購電量為例進(jìn)行實證模型分析。

    下圖是營業(yè)總收入凈額,總售電量,和總購電量的時間序列圖。

    一般合理的營運方式下一個時段的購電量應(yīng)該與下一時段的售電量匹配。社會經(jīng)濟(jì)對用電的需求通常有一定程度的慣性,前月份的售電量可以用來預(yù)測下月份的售電量,按照這個邏輯,未來月份的購電量會受到過去售電量的影響。從財務(wù)角度來看,營業(yè)總收入凈額會受到總售電,總購電和其他營運花費的影響,那個因素最有效決定營業(yè)總收入凈額,對管理層也是有用的信息。實際應(yīng)用時可以對指標(biāo)兩兩進(jìn)行因果關(guān)系分析。首先對購電量和售電量使用向量模型建模流程,得到以下向量模型。

    誤差向量的變異矩陣為 。利用前進(jìn)測試法和后退測試法。都得到相同的結(jié)果:

    總購電量=>總售電量(購電量影響售電量)

    這表示過去和同月份的購電量影響售電量,這個結(jié)果和前面討論的預(yù)期并不符合。換句話說目前的營運方式,購電量并沒有考慮過去的售電量,這個診斷結(jié)果指出未來營運可能的改變的方向。利用相同方法我們可以得到:

    營業(yè)收入凈額<_>總購電量(同期相關(guān))

    營業(yè)收入凈額A總售電量 (相互獨立)

    也就是說營業(yè)總收入凈額和售電量沒有直接關(guān)系,和購電量有同期關(guān)系,如圖3所示。這個結(jié)果和目前國家電網(wǎng)的壟斷經(jīng)營方式也是符合。如果企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)要提高服務(wù)品質(zhì)或是營運效率,以上分析指出購電量沒有受到售電量的影響反而是售電量受制于購電量,購電部門必須,調(diào)整購電流程,以達(dá)到售電引導(dǎo)購電的預(yù)期。

    如果企業(yè)戰(zhàn)略對營業(yè)總收入,或是總售電量,總購電量本身有預(yù)期目標(biāo),診斷系統(tǒng)可以對個別指標(biāo)進(jìn)行分析預(yù)測,如圖4所示。

    這些結(jié)果可以和總部下達(dá)的戰(zhàn)略目標(biāo)比對,也可以和外部經(jīng)濟(jì)指標(biāo)比對,比如地區(qū)經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值成長指標(biāo),地區(qū)消費零售總額成長指標(biāo)等等。如果部門領(lǐng)導(dǎo)對營業(yè)總收入凈額,總購電量,總售電量的預(yù)警分析有關(guān)注。診斷系統(tǒng)可以產(chǎn)生以下預(yù)警分析。

    淺藍(lán)色為中度低于預(yù)期,深藍(lán)色為嚴(yán)重低于預(yù)期,粉色為中度高于預(yù)期,紅色為大幅度過熱。對于營業(yè)收入凈額,總售電量低于預(yù)期的月份,必須探討原因。

    4 結(jié)語

    企業(yè)運營診斷系統(tǒng)是協(xié)助提高企業(yè)管理效率的主要工具;任何企業(yè)股東都有必要定期檢測企業(yè)的運營是否符合并如期完成企業(yè)既定的戰(zhàn)略目標(biāo);如果企業(yè)的戰(zhàn)略目前未能圓滿達(dá)成,此運營診斷系統(tǒng)必須明確指出企業(yè)子部門運營流程的不完善之處并責(zé)成相關(guān)單位立即修正改善。本文介紹了公司運營診斷中的關(guān)鍵技術(shù)與分析方法,并針對國家電網(wǎng)構(gòu)造其運營診斷系統(tǒng),以實際運營數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)構(gòu)建實證模型進(jìn)行分析研究,為企業(yè)評估運行績效提供依據(jù),使企業(yè)實時監(jiān)控并了解市場因素(或其他外在因素)對企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)執(zhí)行可能產(chǎn)生的各種影響,如此對各部門的既定戰(zhàn)略,戰(zhàn)術(shù)達(dá)到實時評估預(yù)警的作用。

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